# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

print(tf.__version__)
# 导入 Fashion MNIST 数据集
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
# 每个图像都会被映射到一个标签
class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

# 预处理数据
# 将这些值缩小至 0 到 1 之间
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

# 构建模型
# 设置层
model = keras.Sequential([
    # 将图像格式从二维数组（28 x 28 像素）转换成一维数组（28 x 28 = 784 像素）。将该层视为图像中未堆叠的像素行并将其排列起来。该层没有要学习的参数，它只会重新格式化数据
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    # 第一个 Dense 层有 128 个节点（或神经元）。第二个（也是最后一个）层会返回一个长度为 10 的 logits 数组。每个节点都包含一个得分，用来表示当前图像属于 10 个类中的哪一类。
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])

# 编译模型
model.compile(
    # 优化器 - 决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。
    optimizer='adam',
    # 损失函数 - 用于测量模型在训练期间的准确率。您会希望最小化此函数，以便将模型“引导”到正确的方向上。
    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    # 指标 - 用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率，即被正确分类的图像的比率
    metrics=['accuracy'])

#训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
#评估准确率
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

#评估准确率
probability_model = tf.keras.Sequential([model,
                                         tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)
print(predictions[0])

#使用训练好的模型
img = test_images[1]
#即便您只使用一个图像，您也需要将其添加到列表中：
img = (np.expand_dims(img,0))
predictions_single = probability_model.predict(img)
print(predictions_single)

if __name__ == '__main__':
    pass
